一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法及系统，方法包括：启动无人飞行器前往预定的监测区域，以采集生态信息；对生态信息进行预处理，获得相应监测区域的干旱数据；将每个监测区域的干旱数据发送至云服务器进行存储；获取云服务器中存储的干旱数据，根据干旱数据对当前的干旱情况进行评估，同时根据干旱数据对未来一段时间的干旱情况进行预测。本发明专利技术采用无人飞行器采集草原流域的信息，基于采集的信息可以确定干旱情况，无需投入大量的人力进行实地数据采集，而且能够确保数据真实可靠，提高了监测、预测和评估结果的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及生态监测
，特别涉及一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法及系统。

技术介绍

[0002]草原是我国重要的生态组成部分，草原不仅能够向动物提供良好的栖息环境，而且也能起到水土保持、修复等作用，因此对草原环境的监测非常重要。
[0003]在我国，草原多处在内蒙等北方地区，在降水、温度等的影响下，我国北方地区越来越多的发生了干旱，这对草原的良好发展形成了极大的威胁。为了及时发现或预见干旱的发生，通常需要对草原的生态情况进行监测。在传统的监测方式中，多以卫星遥感影像、天气预测数据等遥测数据来推断草原的干旱情况。这种监测方式虽然技术成熟，操作起来也比较方便，但是这些数据并不能真实准确的反应草原的干旱情况，和实际草原情况往往存在着不小的误差。为了弥补这种数据上的误差，在遥测数据基础上，传统的监测方式中还会辅以人工监测，即监测人员携带专业仪器前往指定的地点，采集土壤、植被等的数据，以对通过遥测数据推断得到的草原干旱情况进行修正。但是草原的面积非常大，而且交通很不方便，人工监测的效率非常低，而且人工监测适用的区域很有限，无法做到监测区域的全覆盖。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，用以解决现有技术中人工监测存在效率低下和适用区域有限的问题。
[0005]一方面，本专利技术实施例提供了一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，包括：
[0006]启动无人飞行器前往预定的监测区域，以采集生态信息；
[0007]对生态信息进行预处理，获得相应监测区域的干旱数据；
[0008]将每个监测区域的干旱数据发送至云服务器进行存储；
[0009]获取云服务器中存储的干旱数据，根据干旱数据对当前的干旱情况进行评估，同时根据干旱数据对未来一段时间的干旱情况进行预测。
[0010]另一方面，本专利技术实施例提供了一种草原流域生态干旱监测、预测、评估系统，包括：
[0011]数据采集站，用于启动无人飞行器前往预定的监测区域，以采集生态信息；数据采集站还用于对生态信息进行预处理，获得相应监测区域的干旱数据；
[0012]云服务器，用于存储监测区域的干旱数据；
[0013]监测中心，用于获取云服务器中存储的干旱数据，根据干旱数据对当前的干旱情况进行评估，同时根据干旱数据对未来一段时间的干旱情况进行预测。
[0014]本专利技术中的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法及系统，具有以下优点：
[0015]采用无人飞行器采集草原流域的信息，基于采集的信息可以确定干旱情况，无需
投入大量的人力进行实地数据采集，而且能够确保数据真实可靠，提高了监测、预测和评估结果的准确性。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本专利技术实施例提供的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法的流程图；
[0018]图2为本专利技术实施例提供的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估系统的组成示意图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]图1为本专利技术实施例提供的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法的流程图。本专利技术实施例提供了一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，包括：
[0021]S100，启动无人飞行器前往预定的监测区域，以采集生态信息。
[0022]示例性地，无人飞行器可以采用电机驱动或发动机驱动，也可以采用固定翼或旋翼式无人飞行器。
[0023]在本专利技术的实施例中，生态信息包括植被生长图像，无人飞行器前往监测区域后，选择一个监测点并在选择的监测点上方拍摄植被生长图像。
[0024]应理解，无人飞行器除了需要具备控制移动的动力装置外，还需要设置图像采集装置，例如可以在无人飞行器的主体下方设置摄像头，该摄像头可以采用固定式或活动的结构，且该摄像头优选能够采集可见光波段的图像。对于摄像头采集的植被生长图像，还需要在无人飞行器上设置数据存储装置以临时存储摄像头拍摄的植被生长图像。
[0025]在拍摄植被生长图像时，无人飞行器可以在选定的监测点悬停，并处在特定的高度，通过摄像头采集植被多个角度的植被生长图像。而且，由于草原上植被种类比较多，不同植被在相同干旱情况下的状态也不完全相同，因此无人飞行器可以根据预先接收的植被分布情况尽可能多的选择植被种类，并在每个植被种类对应的检测点上拍摄植被生长图像。
[0026]S110，对生态信息进行预处理，获得相应监测区域的干旱数据。
[0027]示例性地，S110具体包括：采用目标识别模型识别植被生长图像中的植被区域；采用状态检测模型识别植被区域中植被的生长状态；根据实际生长状态确定监测区域中植被的干旱数据。
[0028]上述目标识别模型和状态检测模型均可采用神经网络建立，例如可以采用RNN、
CNN等神经网络，在这些神经网络建立后，需要收集目标识别数据集和状态检测数据集对相应的模型进行训练和测试，只有在模型的输出准确率达到预期后再投入使用。
[0029]具体地，目标识别模型用于将植被生长图像中的植被叶片作为前景，其他区域作为背景，将前景从整个图像中提取出来。因此，在收集目标识别数据集时，可以收集当前草原流域中所有植被的叶片图像，并对叶片图像进行人工标注，标明叶片在图像中的位置，即可形成目标识别数据集。在得到目标识别数据集后，可以按设定的比例将数据集中的图像分为两部分：训练集和测试集，其中测试集中的图像用于对目标识别模型进行训练，使目标识别模型中的连接权值和参数阈值发生变化，以更加符合植被叶片提取的需求。在模型训练完成后，可以将测试集输入训练好的目标识别模型，然后根据人工标定结果计算输出结果的准确率，只有当准确率达到设定的值，例如98％，才认为目标识别模型是可靠的，再将其投入使用。
[0030]状态检测模型用于检测植被叶片的状态数据，例如颜色、大小、形态等。该模型的训练和测试过程和上述目标识别模型相似，在此不做具体说明。
[0031]应理解，由于无人飞行器采集的植被生长图像包含多个植被种类，而不同植被种类的叶片存在很大差异，因此无法通过一个目标识别模型和状态检测模型来提取所有种类植被的生长状态，因此针对每个植被种类均可以准备一个目标识别模型和状态检测模型，以提高生长状态检测的准确度。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，其特征在于，包括：启动无人飞行器前往预定的监测区域，以采集生态信息；对所述生态信息进行预处理，获得相应监测区域的干旱数据；将每个所述监测区域的干旱数据发送至云服务器进行存储；获取所述云服务器中存储的干旱数据，根据所述干旱数据对当前的干旱情况进行评估，同时根据所述干旱数据对未来一段时间的干旱情况进行预测。2.根据权利要求1所述的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，其特征在于，所述生态信息包括植被生长图像，所述无人飞行器前往所述监测区域后，选择一个监测点并在选择的监测点上方拍摄所述植被生长图像。3.根据权利要求2所述的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，其特征在于，所述对所述生态信息进行预处理，获得相应监测区域的干旱数据，包括：采用目标识别模型识别所述植被生长图像中的植被区域；采用状态检测模型识别所述植被区域中植被的生长状态；根据所述实际生长状态确定监测区域中植被的干旱数据。4.根据权利要求3所述的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，其特征在于，所述根据所述生长状态确定监测区域中植被的干旱数据，包括：将所述生长状态与各个土壤含水率情况对应的植被状态进行对比，确定与所述生长状态对应的土壤含水率，根据确定的所述土壤含水率确定所述干旱数据。5.根据权利要求1所述的一种草原流域生态干旱监测、预测、评估方法，其特征在于，在根据所述干旱数据对未来一段时间的干旱情况进行预测时，将所述干旱数据输入干旱预测模型，获得相应的干旱预测结果。6.一种草原流域生态干旱监测、预测、评估系统，其特征在于，包括：数据采集站，用于启动无人飞行器前往预定的监测区域，以采集生态信息；所述数据采集站还用于对所述生态信息进行预处理，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玮，王文君，吴英杰，全强，王怡璇，赵水霞，周泉成，陈晓俊，尹航，张伟杰，孙立新，赵谦，
申请(专利权)人：水利部牧区水利科学研究所，
类型：发明
国别省市：